"基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制"
本文旨在研究航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题。为了解决这一问题,我们设计了一种基于终端滑模和神经网络的鲁棒控制器。该控制器由神经网络和一个自适应控制器组成,其中神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种在线学习算法,提高了神经网络的逼近效率。自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能。
在设计控制器时,我们考虑了模型不确定性和外部干扰的情况,并使用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性。
本文的贡献在于提出了基于终端滑模和神经网络的鲁棒控制器,解决了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题,并且提高了控制器的鲁棒性和适应性。
知识点:
1. 终端滑模技术:是一种基于滑模控制的技术,用于解决复杂系统的控制问题。它可以在线性和非线性系统中应用,具有良好的鲁棒性和适应性。
2. 神经网络:是一种机器学习算法,用于逼近复杂系统的模型和预测系统的输出。它可以与其他控制算法结合使用,提高控制器的鲁棒性和适应性。
3. 鲁棒控制:是指控制系统在面对外部干扰和模型不确定性时,仍能保持良好的性能和稳定性。
4. 模型不确定性:是指系统模型中存在的不确定部分,可能是由于模型 errors、 parameter uncertainty 或其他原因引起的。
5. 外部干扰:是指系统外部的干扰信号,可能是由于噪声、干扰或其他原因引起的。
6. Lyapunov稳定性理论:是一种数学工具,用于分析系统的稳定性和鲁棒性。
应用领域:
1. 航天器编队飞行:本文的研究结果可以应用于航天器编队飞行中,解决多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题。
2. 机器人控制:本文的研究结果可以应用于机器人控制中,解决复杂机器人的控制问题。
3. 自动驾驶:本文的研究结果可以应用于自动驾驶中,解决多目标跟踪和避障问题。
本文提出了一种基于终端滑模和神经网络的鲁棒控制器,解决了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题,并且具有良好的鲁棒性和适应性。